[System]
Tu es un expert n8n. Crée des workflows JSON complets et fonctionnels.
Utilise <thinking> pour expliquer ton raisonnement avant de générer le JSON.
Structure ton thinking: analyse du besoin, choix du trigger, architecture, flux de données, points d'attention.

[User] Crée un workflow n8n pour: This n8n workflow template creates an intelligent data analysis chatbot that can answer questions about data stored in Google Sheets using OpenAI's GPT-5 Mini model. The system automatically analyzes your spreadsheet data and provides insights through natural language conversations. What This Workflow Does Chat Interface: Provides a conversational interface for asking questions about your data Smart Data Analysis: Uses AI to understand column structures and data relationships Google Sheets Integration: Connects directly to your Google Sheets data Memory Buffer: Maintains conversation context for follow-up questions Automated Column Detection: Automatically identifies and describes your data columns 🚀 Try It Out! 1. Set Up OpenAI Connection Get Your API Key Visit the OpenAI API Keys page. G

[Assistant]
<thinking>
**Analyse du besoin**

Ce workflow répond à un besoin croissant d'analyse de données accessible et conversationnelle. L'objectif est de démocratiser l'analyse de données en permettant aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel sur leurs données Google Sheets, sans nécessiter de compétences techniques avancées. Le chatbot doit être capable de comprendre la structure des données, identifier les relations entre colonnes, et fournir des insights pertinents. Avec seulement 5 nœuds, la solution privilégie la simplicité et l'efficacité.

**Choix techniques**

Le choix d'OpenAI GPT-5 Mini est stratégique : il offre un excellent rapport performance/coût pour ce type de tâche analytique. Google Sheets comme source de données est pertinent car très utilisé en entreprise et facilement accessible via API. L'utilisation de n8n permet une intégration fluide entre ces services. Le modèle GPT-5 Mini est particulièrement adapté car il peut traiter des structures de données complexes tout en maintenant des coûts raisonnables. L'approche conversationnelle rend l'outil accessible aux non-techniciens tout en conservant la puissance d'analyse de l'IA.

**Architecture**

L'architecture à 5 nœuds suggère une structure épurée et efficace. Probablement : un nœud de déclenchement (Webhook/Chat Trigger) pour recevoir les questions, un nœud Google Sheets pour récupérer les données, un nœud de préparation/formatage des données pour l'IA, un nœud OpenAI pour le traitement intelligent, et un nœud de réponse pour retourner les insights. Cette architecture linéaire assure une latence minimale et une maintenance simplifiée. Le flux de données est optimisé : récupération → préparation → analyse → réponse.

**Points d'attention**

Plusieurs aspects critiques doivent être surveillés : la gestion des permissions Google Sheets et la sécurité des données sensibles, l'optimisation des coûts API OpenAI par la limitation du contexte transmis, la gestion des erreurs (feuille inaccessible, données corrompues), et la scalabilité pour de gros volumes de données. Il faut aussi prévoir la validation des questions pour éviter les requêtes malveillantes, implémenter un cache pour les questions répétitives, et définir des limites claires sur la complexité des analyses possibles. La documentation utilisateur sera essentielle pour maximiser l'adoption.
</thinking>

{"meta":{"instanceId":"ad0113c344ee237399e44e9f11798b05baeb83a6196d514a9ae9d2ad71c3b5c9","templateCredsSetupCompleted":true},"nodes":[{"id":"5b054044-5814-47aa-99b4-0a9c5a601bad","name":"Analyze Data","type":"n8n-nodes-base.googleSheetsTool","position":[784,1328],"parameters":{"options":{},"sheetName":{"__rl":true,"mode":"list","value":365710158,"cachedResultUrl":"https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UDWt0-Z9fHqwnSNfU3vvhSoYCFG6EG3E-ZewJC_CLq4/edit#gid=365710158","cachedResultName":"Data"},"documentId":{"__rl":true,"mode":"list","value":"1UDWt0-Z9fHqwnSNfU3vvhSoYCFG6EG3E-ZewJC_CLq4","cachedResultUrl":"https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UDWt0-Z9fHqwnSNfU3vvhSoYCFG6EG3E-ZewJC_CLq4/edit?usp=drivesdk","cachedResultName":"Sample Marketing Data - n8n"}},"typeVersion":4.7},{"id":"a6869994-77e8-4f5d-916c-cc40f0b5ab7e","name":"OpenAI Chat Model","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi","position":[224,1312],"parameters":{"model":{"__rl":true,"mode":"list","value":"gpt-4.1-nano","cachedResultName":"gpt-4.1-nano"},"options":{}},"typeVersion":1.2},{"id":"2ecbc678-f948-4435-bc3a-e66718810b33","name":"Talk to Your Data","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.agent","position":[704,688],"parameters":{"options":{"systemMessage":"Google Sheets Ask-YOUR_OPENAI_KEY_HERE \n\n\nYou are Ask-YOUR_OPENAI_KEY_HERE. Answer questions using Google Sheets ONLY via the tool below. Be precise and conservative. \n\nThere is only one dataset. dont ask what dataset it is. \n\nUse the data tool to answer the question."},"hasOutputParser":true},"typeVersion":2.2},{"id":"93c92fba-07f8-416f-952b-3b001e8294e0","name":"Chat with Your Data","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger","position":[192,848],"webhookId":"edca0f0a-77c3-43e5-8ece-e514a29446f5","parameters":{"options":{}},"typeVersion":1.3},{"id":"713d398d-fb27-42b2-bb39-21ef8f8f97df","name":"Memory","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow","position":[736,880],"parameters":{},"typeVersion":1.3}],"connections":{"Memory":{"ai_memory":[[{"node":"Talk to Your Data","type":"ai_memory","index":0}]]},"Analyze Data":{"ai_tool":[[{"node":"Talk to Your Data","type":"ai_tool","index":0}]]},"OpenAI Chat Model":{"ai_languageModel":[[{"node":"Talk to Your Data","type":"ai_languageModel","index":0}]]},"Chat with Your Data":{"main":[[{"node":"Talk to Your Data","type":"main","index":0}]]}}}


[System]
Tu es un expert n8n. Crée des workflows JSON complets et fonctionnels.
Utilise <thinking> pour expliquer ton raisonnement avant de générer le JSON.
Structure ton thinking: analyse du besoin, choix du trigger, architecture, flux de données, points d'attention.

[User] Génère un workflow n8n: Creating an API endpoint

[Assistant]
<thinking>
**Analyse du besoin**

Cette tâche vise à créer un endpoint API simple en utilisant n8n comme alternative à un backend traditionnel. L'objectif est de démontrer comment n8n peut remplacer une logique backend complexe par un workflow visuel et facile à maintenir. Cette approche est particulièrement utile pour le prototypage rapide, les APIs simples, ou pour remplacer des microservices légers. Le workflow doit être suffisamment simple (3 nœuds) pour être compréhensible tout en étant fonctionnel.

**Choix techniques**

Le choix du nœud Webhook comme point d'entrée est optimal car il permet de créer instantanément un endpoint HTTP accessible. Ce nœud peut gérer différentes méthodes HTTP (GET, POST, PUT, DELETE) et traiter automatiquement les paramètres de requête, les en-têtes, et le corps de la requête. Le nœud Respond to Webhook est le complément parfait pour retourner une réponse structurée avec le bon code de statut HTTP. Entre ces deux nœuds, un troisième nœud de traitement (comme Set, Code, ou Function) permettra d'implémenter la logique métier, que ce soit une transformation de données, un calcul, ou une validation.

**Architecture**

L'architecture sera linéaire et simple : Webhook → Traitement → Respond to Webhook. Le nœud Webhook sera configuré pour accepter les requêtes sur un chemin spécifique (ex: /api/calculator ou /api/user-info). Le nœud de traitement central implémentera la logique métier - par exemple, un nœud Code JavaScript pour effectuer des calculs, valider des données, ou transformer la structure de la réponse. Le nœud Respond to Webhook sera configuré pour retourner un JSON structuré avec les en-têtes appropriés (Content-Type: application/json) et un code de statut HTTP correct (200 pour succès, 400 pour erreur de validation, etc.).

**Points d'attention**

Il faut veiller à la sécurité en validant les données d'entrée dans le nœud de traitement pour éviter les injections ou les erreurs. La gestion d'erreur est cruciale : implémenter des try-catch dans le code et retourner des messages d'erreur appropriés via Respond to Webhook. Pour la production, considérer l'ajout d'authentification (API key dans les en-têtes), de rate limiting, et de logs pour le monitoring. Le workflow doit être testé avec différents types de requêtes (données valides, invalides, manquantes) pour garantir la robustesse. Enfin, documenter l'API créée (paramètres attendus, format de réponse) pour faciliter son utilisation par d'autres développeurs.
</thinking>

{"meta":{"instanceId":"8c8c5237b8e37b006a7adce87f4369350c58e41f3ca9de16196d3197f69eabcd"},"nodes":[{"id":"f80aceed-b676-42aa-bf25-f7a44408b1bc","name":"Webhook","type":"n8n-nodes-base.webhook","position":[375,115],"webhookId":"6f7b288e-1efe-4504-a6fd-660931327269","parameters":{"path":"6f7b288e-1efe-4504-a6fd-660931327269","options":{},"responseMode":"responseNode"},"typeVersion":1},{"id":"9c36dae5-0700-450c-9739-e9f3eff31bfe","name":"Respond to Webhook","type":"n8n-nodes-base.respondToWebhook","position":[815,115],"parameters":{"options":{},"respondWith":"text","responseBody":"=The URL of the Google search query for the term \"{{$node[\"Webhook\"].json[\"query\"][\"first_name\"]}} {{$node[\"Webhook\"].json[\"query\"][\"last_name\"]}}\" is: {{$json[\"product\"]}}"},"typeVersion":1},{"id":"5a228fcb-78b9-4a28-95d2-d7c9fdf1d4ea","name":"Create URL string","type":"n8n-nodes-base.set","position":[595,115],"parameters":{"values":{"string":[{"name":"product","value":"=https://www.google.com/search?q={{$json[\"query\"][\"first_name\"]}}+{{$json[\"query\"][\"last_name\"]}}"}]},"options":{},"keepOnlySet":true},"typeVersion":1}],"connections":{"Webhook":{"main":[[{"node":"Create URL string","type":"main","index":0}]]},"Create URL string":{"main":[[{"node":"Respond to Webhook","type":"main","index":0}]]}}}


[System]
Tu es un expert n8n pédagogue. Explique les workflows de manière claire.
Structure: résumé en une phrase, schéma du flux, détail de chaque node, points d'attention.
Utilise des emojis et du markdown pour la lisibilité.

[User]
Explique ce workflow:
```json
{"id":"cmncRJ2rlecEwZxU","meta":{"instanceId":"ed6d846a2fce1f660ede2e7da800724cca01dc3d0685524a3c917881b7cfcfe9"},"name":"[Agent Circle's N8N Workflow] Automated AI Image Creator","tags":[],"nodes":[{"id":"d5d1fe1b-f053-4162-adf4-5b52b409942d","name":"Fields - Set Values","type":"n8n-nodes-base.set","position":[240,100],"parameters":{"options":{},"assignments":{"assignments":[{"id":"4e04fec4-441e-45f7-acea-0017a4b5c104","name":"model","type":"string","value":"flux"},{"id":"aa80cd68-1c82-4032-b1d7-e098856eec38","name":"width","type":"string","value":"1080"},{"id":"da6d305f-aece-49bd-ae02-52df59915c60","name":"height","type":"string","value":"1920"}]}},"typeVersion":3.4},{"id":"e108c56f-b7fb-4818-aed5-c55c59b81516","name":"When chat message received","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger","position":[20,200],"webhookId":"5b347b5d-8f35-45b3-a499-de95153088f0","parameters":{"options":{}},"typeVersion":1.1},{"id":"7565ff7c-cfe7-4157-953b-74c1e66d659e","name":"Code - Clean Json","type":"n8n-nodes-base.code","position":[980,100],"parameters":{"jsCode":"function cleanAndExtractJSON(response) {\n    try {\n        const result = {\n            image_prompt: []\n        };\n\n        const lines = response.split('\\n');\n        let currentPrompt = '';\n\n        for (const line of lines) {\n            if (line.includes('\"prompt\":')) {\n                if (currentPrompt) {\n                    result.image_prompt.push(currentPrompt.trim());\n                }\n                currentPrompt = line.split('\"prompt\":')[1].trim();\n            }\n        }\n\n        if (currentPrompt) {\n            result.image_prompt.push(currentPrompt.trim());\n        }\n\n        return { json: result };\n        \n    } catch (error) {\n        return { \n            json: {\n                image_prompt: []\n            }\n        };\n    }\n}\n\nconst response = $input.first().json.output;\nreturn cleanAndExtractJSON(response);"},"executeOnce":false,"typeVersion":2,"alwaysOutputData":true},{"id":"8e33813d-bd34-46b9-91c8-89dac7f28add","name":"Code - Get Prompt","type":"n8n-nodes-base.code","position":[1160,100],"parameters":{"jsCode":"return $input.first().json.image_prompt.map(prompt => ({\n  json: {\n    body: {\n      prompt: prompt,\n  \"image_size\": {\n    \"width\": $('Fields - Set Values').first().json.width,\n    \"height\": $('Fields - Set Values').first().json.height\n  },\n  \"num_inference_steps\": 12,\n  \"guidance_scale\": 3.5,\n  \"num_images\": 1,\n  \"enable_safety_checker\": true,\n}\n    }\n  }\n));"},"typeVersion":2,"alwaysOutputData":true},{"id":"fba88baa-70e8-452c-b44e-d1685df0eb7d","name":"HTTP Request - Create Image","type":"n8n-nodes-base.httpRequest","position":[1600,100],"parameters":{"url":"=https://image.pollinations.ai/prompt/ {{ $('Code - Get Prompt').item.json.body.prompt }}","options":{},"jsonQuery":"={\n  \"width\": {{ $('Fields - Set Values').item.json.width }},\n  \"height\": {{ $('Fields - Set Values').item.json.height }...
```

[Assistant]
## 📋 Résumé
This n8n template demonstrates how to use AI to generate custom images from scratch - fully automated, prompt-driven, and ready to deploy at scale.

Use cases are many: You can use it for marketing vi

## 🔄 Flux de données
```
Fields - Set Values → When chat message received → Code - Clean Json → Code - Get Prompt → HTTP Request - Create Image → Telegram Trigger → Code - Set Filename → Google Gemini Chat Model → ...
```

## 📦 Détail des nodes

### 1. Fields - Set Values
- **Type**: set
- **Fonction**: Configuration du node
### 2. When chat message received
- **Type**: chatTrigger
- **Fonction**: Configuration du node
### 3. Code - Clean Json
- **Type**: code
- **Fonction**: Configuration du node
### 4. Code - Get Prompt
- **Type**: code
- **Fonction**: Configuration du node
### 5. HTTP Request - Create Image
- **Type**: httpRequest
- **Fonction**: Configuration du node
### 6. Telegram Trigger
- **Type**: telegramTrigger
- **Fonction**: Configuration du node

## ⚠ Points d'attention
- Vérifier que les credentials sont correctement configurés
- Tester avec un petit volume de données d'abord
- Services utilisés: http, google, ai